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基于判别式表观模型的视觉跟踪算法研究

基于判别式表观模型的视觉跟踪算法研究

作者:胡华 王暐

出版社:西南交通大学出版社

出版时间:2022-06-01

ISBN:9787564387266

定价:¥52.00

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内容简介
  视觉跟踪是计算机视觉领域的基础性研究课题之一。随着计算机处理性能、机器学习技术的不断提升,以及摄像机等设备的普及,视觉跟踪技术已广泛应用于军事、监控和安防、智能人机交互、机器人、智能交通等诸多领域,具有重要的研究价值。而众多的应用场景也使视觉跟踪算法面临许多具有挑战性的难点,如背景干扰、遮挡、光照变化等。为此,国内外的学者主要从构建目标的表观模型出发,设计视觉跟踪算法。本著作对表观模型的特征表达和统计建模方法进行了重点研究,针对现有视觉跟踪算法在实时性、鲁棒性、精确性等方面存在的问题,提出了若干基于判别式表观模型的新算法。
作者简介
  胡华,河南信阳人,女,1973年出生,系主任、教授(硕士),主要研究方向为人工智能与信息处理。先后承担军队、陆军多项课题研究,获军队科技进步三等奖5次;2011年被评为优秀科技创新人才,2015年被评为装备技术保障专家,享受军队优秀专业技术人才岗位津贴。王暐,甘肃白银人,男,1989年出生,工程师(博士),主要研究方向为计算机视觉与光电经纬仪测试。长期从事基于光学的外弹道跟踪测试任务,承担陆军试验训练项目一项,获军队科技进步二等奖一次。王春平,陕西汉中人,男,1964年出生,教授(博士),主要研究方向为目标跟踪与识别、火控理论与系统。先后承担装备预研等多项课题,获军队科技进步二等奖、三等奖多次,享受军队优秀专业技术人才岗位津贴。陈彦龙,四川资阳人,男,1987年出生,讲师(博士),主要研究方向为人工智能与故障诊断。参与多项军队课题,出版专著《基于量子理论的滚动轴承振动信号降噪方法研究》,发表论文30余篇。
目录
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 目标跟踪算法研究现状
1.3 视觉跟踪算法中表观模型的研究综述
1.4 研究内容与结构安排
2 基于K近邻和多实例学习的超像素跟踪
2.1 背景知识介绍
2.2 采用KNN的超像素跟踪
2.3 采用MIL的超像素跟踪
2.4 跟踪算法评价指标
2.5 实验结果与分析
3 基于在线随机森林的超像素跟踪
3.1 在线随机回归森林
3.2 采用在线随机回归森林的超像素跟踪
3.3 实验结果及分析
4 采用融合特征的核相关滤波跟踪
4.1 背景知识
4.2 相关滤波跟踪算法的框架
4.3 采用融合特征的KCF
4.4 实验及分析
5 基于分层深度特征的分块跟踪
5.1 背景知识
5.2 卷积神经网络
5.3 基于分层深度特征的跟踪
5.4 实验结果与分析
6 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 资料研究展望
参考文献
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